[发明专利]基于多层主动传递熵的微震数据的分析与判识方法

权利要求书

1.一种基于多层主动传递熵的微震数据的分析与判识方法，其特征在于，包括：

获取不同时刻分别对应的第一微震数据，其中，所述第一微震数据由设置在巷道中不同位置处的传感器采集得到；

将每个所述时刻对应的第一微震数据输入至目标网络模型中，以确定每个所述时刻对第一时刻的拟合值；

基于每个所述时刻对第一时刻的拟合值及所述第一微震数据，确定每个所述时刻下第一微震数据对应的拟合权重；

基于每个所述时刻下第一微震数据对应的拟合权重对所述第一微震数据进行融合，以确定第二时刻对应的预测值；

基于所述第二时刻对应的预测值，确定所述第二时刻对应的煤矿预警状态。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将每个所述时刻对应的第一微震数据输入至目标网络模型之前，还包括：

获取训练数据集，其中，所述训练数据集中包含多个不同时刻分别对应的第二微震数据，所述第二微震数据由所述不同位置处的传感器采集得到；

基于每个所述时刻对应的第二微震数据，构造有向图集，其中，有向图集中包含每个所述时刻对应的有向图；

基于每个所述时刻对应的有向图，确定每个所述时刻对应的主动传递熵；

基于每个所述时刻对应的主动传递熵及有向图，确定目标网络模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述时刻对应的有向图，确定每个所述时刻对应的主动传递熵，包括：

基于每个所述有向图中每个节点的连接关系及每个所述节点的历史出现概率，确定每个所述节点对应的连接边的第一传递熵；

基于每个所述连接边对应的第一传递熵、所述有向图中每个所述节点关联的父节点的数量及每个所述节点的连接边的数量，确定每个所述有向图对应的主动传递熵。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述时刻对应的主动传递熵及有向图，确定目标网络模型，包括：

将多个所述有向图对应的主动传递熵中，数值最大的主动传递熵对应的有向图确定为目标有向图；

基于所述目标有向图中各个节点间的连接关系，确定目标网络模型。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述时刻对应的主动传递熵及有向图，确定目标网络模型，包括：

在各个主动传递熵中有多个数值最大的主动传递熵的情况下，确定所述数值最大的主动传递熵分别对应的参考网络模型；

将所述第二微震数据输入至多个所述参考网络模型中，以确定每个所述参考网络模型对第三时刻的拟合值；

确定每个所述参考网络模型对第三时刻的拟合值与所述第二微震数据中所述第三时刻的采样值间的匹配度；

将多个所述匹配度中最高匹配度对应的参考网络模型，确定为目标网络模型。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述时刻对应的第二微震数据，构造有向图集，包括：

在任一时刻对应的多个第二微震数据排列组合后，生成的任一有向图呈闭环的情况下，将所述任一有向图从所述有向图中进行删除。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述时刻对第一时刻的拟合值及所述第一微震数据，确定每个所述时刻下第一微震数据对应的拟合权重，包括：

基于每个所述时刻对第一时刻的拟合值及所述第一时刻对应的第一微震数据，确定每个所述时刻对应的拟合误差；

基于每个所述时刻对应的拟合值及拟合误差，确定每个所述时刻下第一微震数据对应的拟合权重。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二时刻对应的预测值，确定所述第二时刻对应的煤矿预警状态，包括：

在所述预测值小于预设阈值的情况下，确定在所述第二时刻煤矿地质正常；

在所述预测值大于或等于预设阈值的情况下，确定在所述第二时刻煤矿地质异常，并进行异常预警。